from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
#加载糖尿病数据集
ds = load_diabetes()
#分别定义特征数据和标签数据
x,y =load_diabetes().data,load_diabetes().target
#利用train_test_split 将特征数据和标签数据分割成训练数据和测试数据  split分割
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=8)

model = LinearRegression()
model.fit(x_train,y_train)

r21=model.score(x_train,y_train)	#计算模型在训练集上的预测准确率
r22=model.score(x_test,y_test)	#计算模型在测试集上的预测准确率
#输出模型的预测准确率
print("模型在训练集上的预测准确率为：",r21)	
print("模型在测试集上的预测准确率为：",r22)

